[发明专利]一种机器人的演奏控制方法及机器人在审

专利信息
申请号: 201711322453.6 申请日: 2017-12-12
公开(公告)号: CN108053815A 公开(公告)日: 2018-05-18
发明(设计)人: 蔡任轩 申请(专利权)人: 广州德科投资咨询有限公司
主分类号: G10H1/00 分类号: G10H1/00;G06K9/00
代理公司: 广州德科知识产权代理有限公司 44381 代理人: 陈晓妍;林玉旋
地址: 510663 广东省广州市高新技术产业开发区*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 一种 机器人 演奏 控制 方法
【权利要求书】:

1.一种机器人的演奏控制方法,其特征在于,所述方法包括:

所述机器人接收演奏指令,所述演奏指令至少包括目标乐曲的乐曲名称;

所述机器人获取与所述乐曲名称相匹配的原始MIDI文件;

所述机器人解析所述原始MIDI文件,得到所述目标乐曲的演奏控制参数;

所述机器人控制所述机器人的内置摄像头拍摄图像,并根据所述图像识别所述机器人当前所处的环境;

所述机器人将所述演奏控制参数调整为与所述机器人当前所处的环境相匹配的目标演奏控制参数,并根据所述目标演奏控制参数控制所述机器人演奏所述目标乐曲。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述机器人根据所述目标演奏控制参数控制所述机器人演奏所述目标乐曲之后,所述方法还包括:

所述机器人检测预设时间段内是否接收到新的演奏指令,所述预设时间段的起始时刻是所述目标乐曲演奏结束的时刻;

如果否,则所述机器人获取与所述目标乐曲相似度高于预设阈值的至少一首待演奏乐曲;

所述机器人通过语音输出至少一首所述待演奏乐曲的乐曲名称,以使用户根据至少一首所述待演奏乐曲的乐曲名称选择目标待演奏乐曲。

3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

所述机器人构建卷积神经网络模型,所述卷积神经网络模型用于识别所述机器人所处的环境;

所述机器人获取海量样本图像,并根据所述海量样本图像形成训练样本集;

所述机器人根据所述训练样本集对所述卷积神经网络模型进行训练,得到训练好的卷积神经网络模型;

所述机器人根据所述图像识别所述机器人当前所处的环境,包括:

所述机器人使用所述训练好的卷积神经网络模型对所述图像进行识别,以识别出所述机器人当前所处的环境。

4.根据权利要求1-3任一项所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

在演奏所述目标乐曲的过程中,所述机器人控制拾音器记录所述机器人演奏所述目标乐曲时的音频信号;

所述机器人从所述音频信号中确定出噪声信号,获取所述噪声信号的特征参数,并根据所述特征参数对所述音频信号进行降噪处理,得到音频文件;

所述机器人检测是否存在与所述机器人建立通信连接的移动终端;

如果存在,则所述机器人向所述移动终端发送分享信息,所述分享信息包括所述音频文件。

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

所述机器人获取当前所处的环境对应的位置坐标;

所述机器人将所述音频文件与所述位置坐标进行关联,得到所述音频文件与所述位置坐标的关联关系;

所述机器人将所述关联关系分享至互联网终端,以使所述互联网终端在检测到所述位置坐标处存在其它用户的移动终端时,向所述其它用户的移动终端推荐所述音频文件。

6.一种机器人,其特征在于,包括:

接收单元,用于接收演奏指令,所述演奏指令至少包括目标乐曲的乐曲名称;

第一获取单元,用于获取与所述乐曲名称相匹配的原始MIDI文件;

解析单元,用于解析所述原始MIDI文件,得到所述目标乐曲的演奏控制参数;

识别单元,用于控制所述机器人的内置摄像头拍摄图像,并根据所述图像识别所述机器人当前所处的环境;

调整单元,用于将所述演奏控制参数调整为与所述机器人当前所处的环境相匹配的目标演奏控制参数;

演奏单元,用于根据所述目标演奏控制参数控制所述机器人演奏所述目标乐曲。

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